利用计算机视觉释放人工智能的潜能！探索计算机视觉在物体检测、医疗保健、自动驾驶汽车等领域的作用。立即了解更多信息！
计算机视觉（CV）是人工智能（AI）的一个专业领域，它使计算机和系统能够从数字图像、视频和其他视觉输入中获取有意义的信息。从本质上讲，它旨在复制人类的视觉理解能力，让机器能够 "看到"、解释并根据视觉数据做出决策。这需要使用复杂的算法和深度学习（DL）模型来处理视觉信息，从而识别物体、理解场景并提取高层次的见解。图像处理主要侧重于增强或处理图像数据（如调整亮度或应用滤镜），而计算机视觉则不同，它寻求理解视觉中的内容和上下文。
计算机视觉是许多现代人工智能和机器学习（ML）系统的基础。它为机器通过视觉感知与物理世界进行交互并理解物理世界提供了必要的能力。卷积神经网络（CNN）等技术彻底改变了计算机视觉，使模型能够从大量视觉数据中高精度地学习分层特征。这使得物体检测、图像分类和图像分割等复杂的计算机视觉任务成为可能。像 Ultralytics YOLOv8等模型利用这些先进技术，为各种视觉应用提供高效、准确的解决方案，通常使用Ultralytics HUB等平台进行集成，以简化开发和部署。
开发计算机视觉应用程序通常需要使用专门的库和框架。关键技术包括
计算机视觉应用在各行各业日益普及：
自动驾驶汽车主要依靠计算机视觉来感知周围环境。摄像头和传感器捕捉实时视觉数据，CV 算法对这些数据进行处理，以检测行人、车辆、交通信号灯、车道标记和障碍物。这使汽车能够安全导航并做出复杂的驾驶决策。探索Ultralytics 的自动驾驶技术解决方案，了解有关Waymo 等行业领导者的更多信息。
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